ML Engineer Recruitment

Machine Learning Engineer Recruitment · NL · BE · DE

ML Engineers die modellen niet alleen bouwen — maar ook in productie brengen

Wij recruteren senior ML Engineers met aantoonbare productie-ervaring in ML-systemen, model deployment, MLOps en schaalbare ML-infrastructuur — beoordeeld op échte productiecontext.

✓ Senior profielen · ✓ Vast en interim · ✓ Vertrouwelijke searches mogelijk

ML Engineer profielen

  • Senior ML Engineers voor productiesystemen
  • Applied ML Engineers voor real-world AI-oplossingen
  • ML Platform Engineers voor schaalbare infrastructuur
  • Research Engineers die research naar productie vertalen

Wat doet een Machine Learning Engineer?

ML Engineers zijn geen Data Scientists — en dat maakt alles uit

Een ML Engineer vertaalt data science en ML-onderzoek naar schaalbare, production-ready systemen. Zij bouwen ML-pipelines, bewaken modelperformance in productie en zorgen dat ML-systemen betrouwbaar, schaalbaar en onderhoudbaar zijn.

Het verschil: een Data Scientist bouwt en analyseert modellen. Een ML Engineer zorgt dat die modellen betrouwbaar draaien op schaal — in productie.

Kerncompetenties

  • ML Pipelines
  • Model deployment
  • Feature engineering
  • MLflow / Kubeflow
  • Python & Spark
  • Kubernetes
  • A/B testing

Wanneer heeft u een ML Engineer nodig?

Van ML experiment naar production ML systeem

Van pilot naar productie

Uw data science team heeft een veelbelovend model gebouwd, maar u mist de engineering-capaciteit om het schaalbaar en betrouwbaar in productie te draaien.

Bespreek uw behoefte →

ML-capaciteit schalen

Uw ML-platform groeit en u heeft engineers nodig die meerdere modellen en teams ondersteunen via gedeelde ML-infrastructuur.

Bespreek uw behoefte →

MLOps opbouwen

U wilt een structureel ML engineering team bouwen met CI/CD, monitoring en governance voor alle ML-modellen in uw organisatie.

Bespreek uw behoefte →

Onze beoordelingsmethode

Wij beoordelen meer dan een CV

Productie-ervaring

Heeft de kandidaat ML-modellen écht in productie gebracht en onderhouden — of alleen geëxperimenteerd in notebooks?

Schaaldenken

Kan de kandidaat nadenken over latency, throughput, monitoring en betrouwbaarheid bij hoge volumes?

Engineering discipline

Code quality, testing, documentatie en samenwerking — ML Engineers bouwen software, geen scripts.

Business impact

Kan de kandidaat ML-uitkomsten vertalen naar begrijpelijke businesswaarde voor product owners en management?

Wat klanten zeggen

“We hadden al drie CV’s gekregen van mensen die ‘ML ervaring’ hadden, maar niemand die ooit een model echt in productie had gedraaid. Tomorrow’s Leaders leverde binnen twee weken twee kandidaten met serieuze productie-achtergrond.”

VP EngineeringFintech scale-up, 120 medewerkers

“De recruiters stelden technische vragen die ik zelf ook zou stellen. Dat gaf vertrouwen dat ze wisten waar ze naar zochten.”

Head of ML EngineeringE-commerce bedrijf, 450 fte

Gerelateerde specialisaties

Andere AI Engineering profielen

Veelgestelde vragen

ML Engineer Recruitment

Wat is het verschil tussen een ML Engineer en een Data Scientist?

Een Data Scientist richt zich op analyse en modelbouw. Een ML Engineer maakt die modellen production-ready: deployment, monitoring, schaalbaarheid en onderhoud.

Bieden jullie ook interim ML Engineers aan?

Ja. Naast vaste ML Engineers leveren wij ook interim ML-professionals voor projecten van enkele maanden tot een jaar, direct inzetbaar.

Hoe lang duurt een ML Engineer search?

Gemiddeld 2–4 weken voor een gekwalificeerde shortlist van senior ML Engineers.

Op zoek naar een Machine Learning Engineer?

Bespreek uw ML Engineer hiring behoefte — voor vaste of interim invulling, in NL, BE of DE.